- raw: docs.typesafe.ai/models + /primitives; cjzafir-post mit punkt-fuer-punkt-pruefung - wiki: system-one-models-jev (spezifikations-abschnitt), people/cj-zafir (neu) - korrektur: 32k ist die engere grenze, kein 1M; text-only grenze fuer computer-use - index 225. update + log
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| 2026-09-18 | 2026-09-18 |
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CJ Zafir
Entwickler (@cjzafir auf X, 64.375 Follower, verifiziert; Bio: „I fine-tune small language models (SLMs) and beat large language models (LLMs)"). Arbeitet an kleinen, selbst trainierten Modellen.
Auftritt im Wiki
Erfahrungsbericht zu Jev (Post 18.09.2026, 16:53 UTC, 33.238 Views / 517 Likes / 32 Replies bei Abruf am Abend): „I burned $3.40 on Jev in 24 hours. It's not Jev vs current LLMs. It'll be Jev + LLMs." Zehn Punkte Vor- und Nachteile.
Bedeutung für das Wiki:
- Erster Ausgabenwert aus echter Nutzung — bei $0,042/MTok sind $3,40 rund 81 Mio. Input-Token, etwa 19 Durchläufe des bekannten 4,2-Mio.-Postfachs. Alle früheren Kostenangaben waren Anbieterpreise oder Demo-Rechnungen.
- Kernthese brauchbar: Jev als System-1-Controller neben dem LLM (Routing, Tool-Wahl, Guardrails, Retrieval-Filter), nicht als Ersatz. Das deckt sich mit der Einordnung im Wiki.
- Zwei Punkte überzeichnet: „kann aus einem Prompt lernen" beschreibt Konfiguration per Schema und Beispiel, nicht Lernen. Und „32k Kontext ist zu knapp, 1M wird RAG reparieren" verwechselt die zwei dokumentierten Grenzen (64k pro Request / 32k für State + längste Frage) und verspricht eine Kontextgröße, die in der Dokumentation nicht existiert.
- Keine Erwähnung der Text-Only-Grenze: Die Docs nennen als Eingabe ausschließlich Text — Bild, Audio und Video sind ausgeschlossen.
⚠️ Eigeninteresse beachten: Die These „Jev + LLMs" passt zur Positionierung kleiner Modelle, die der Autor vertritt. Keine eigenen Messungen im Post; die Verteilung der $3,40 über Aufgabentypen fehlt.
Vollständige Prüfung der zehn Punkte: raw/xpost/2026-09-18_cjzafir-jev-3-40-dollar-erfahrung.md.
Verwandte Wiki-Seiten
- ../concepts/llm/system-one-models-jev.md — Spezifikation, Benchmarks, Einordnung
- ../concepts/llm/jev-praxis-demos.md — Demo-Welle und Belastbarkeit
- ../concepts/agents/ai-agents-2026.md — Agent-Architekturen